计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
4期
1084-1088
,共5页
图像放大%各向异性四阶偏微分方程%总变差%冲激滤波器
圖像放大%各嚮異性四階偏微分方程%總變差%遲激濾波器
도상방대%각향이성사계편미분방정%총변차%충격려파기
image enlargement%anisotropic forth-order partial differential equation%Total Variance (TV)%shock filter
针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法.算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束.仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应.与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上.该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强.
針對增彊圖像中的弱邊緣、細節紋理和消除二階偏微分方程在圖像平滑部分的階梯效應問題,提齣一種各嚮異性四階偏微分方程耦閤二階偏微分方程的圖像放大算法.算法通過像素的跼部方差自適應約束閾值,實現圖像中不同結構的各嚮異性四階擴散,增彊弱邊緣和細節紋理,去除平滑部分階梯效應,同時耦閤改進的總變差方法和受梯度約束的遲激濾波器對邊緣進行增彊,放大算法採用雙正交映射實現圖像退化模型的約束.倣真實驗證明該算法能夠很好地增彊邊緣、細節和紋理,去除階梯效應.與其他二階偏微分方程放大算法比較,算法具有較好的主觀視覺效果,算法放大圖像的峰值信譟比(PSNR)和平均結構相似性測度(MSSIM)也高于其他二階偏微分方程算法,其中平滑部分較多圖像的PSNR比基于改進的總變差放大算法提高1 dB左右,細節紋理較多的圖像提高0.5 dB以上.該算法的放大圖像更加自然,弱邊緣和細節能夠得到分辨率增彊.
침대증강도상중적약변연、세절문리화소제이계편미분방정재도상평활부분적계제효응문제,제출일충각향이성사계편미분방정우합이계편미분방정적도상방대산법.산법통과상소적국부방차자괄응약속역치,실현도상중불동결구적각향이성사계확산,증강약변연화세절문리,거제평활부분계제효응,동시우합개진적총변차방법화수제도약속적충격려파기대변연진행증강,방대산법채용쌍정교영사실현도상퇴화모형적약속.방진실험증명해산법능구흔호지증강변연、세절화문리,거제계제효응.여기타이계편미분방정방대산법비교,산법구유교호적주관시각효과,산법방대도상적봉치신조비(PSNR)화평균결구상사성측도(MSSIM)야고우기타이계편미분방정산법,기중평활부분교다도상적PSNR비기우개진적총변차방대산법제고1 dB좌우,세절문리교다적도상제고0.5 dB이상.해산법적방대도상경가자연,약변연화세절능구득도분변솔증강.
